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Por Redacción - 27 Marzo 2019
Hace unos cuantos años, pero no tantos como pueda parecer a primera vista, la industria de la tecnología organizaba las primeras ruedas de prensa y los primeros eventos con medios en los que les presentaba el nuevo elemento que iba a estar de moda, la nueva herramienta tech que lo iba a cambiar todo (o al menos eso era lo que vendían).
Las compañías tecnológicas hablaban del big data y de cómo estaba llamado a cambiar el mercado. El potencial del big data y de su impacto en los negocios era muy elevado. Iba a cambiar por completo lo que estaban haciendo las empresas y lo que iban a poder hacer en el futuro próximo, abriendo grandes oportunidades y haciendo que fuesen mucho más efectivas en sus negocios.
Puede que en esas primeras ruedas de prensa y presentaciones no hablasen de forma clara y directa sobre marketing y sobre cómo el big data podría cambiar las cosas en ese terreno, pero lo cierto es que los marketeros pronto se convirtieron en entusiastas del potencial del big data y de cómo podía cambiarles a ellos también las cosas. Al fin y al cabo, los elementos que el big data estaba cambiando y en los que estaba impactando estaban muy relacionados con lo que ellos necesitaban saber y hacer. Eran un claro punto de apoyo para la industria y para lo que tenían que lograr.
Desde más o menos ese primer momento, por tanto, la relación entre big data y marketing se convirtió en una especie de matrimonio bien avenido. Puede que fuese una relación por interés (y no algo que fluía tan bien dentro de los parámetros tradicionales de la industria como podía ser el caso de la creatividad), pero eso no quitaba que la relación se hubiese asentado de forma sólida y de una manera que hacía que las cosas fuesen mucho mejores para el lado del marketing.
La razón de todo esto está en la propia esencia de lo que hace que la relación funcione. El big data se ha convertido en una pieza clave para la industria porque se posiciona en puntos claves de trabajo. Esto es, el big data y las herramientas vinculadas permiten conocer mucho mejor a los consumidores, tanto el cómo son como sus necesidades, sus aspiraciones y sus hábitos. Además, también ayuda a perfilar mucho mejor el mercado y a comprender cuáles son sus puntos fuertes y sus debilidades.
Así, no solo se pueden establecer estrategias mucho más precisas, sino también desarrollar productos que encajan mucho mejor con los consumidores y que se posicionan en las ventanas de oportunidad más eficientes para llegar a sus potenciales audiencias. Al mismo tiempo, es mucho más sencillo adelantarse a los problemas y solucionarlos, haciendo que la experiencia sea mucho más fluida.
El big data impacta así en todos los elementos clave de lo que las empresas y sus equipos de marketing tienen que tener en cuenta en estos tiempos. Ayuda a ser mucho mejores no solo en la comunicación y en los mensajes, personalizando y haciendo más efectivos los elementos que se comparten, sino también en cuestiones como la atención al cliente, la experiencia de consumo o la relación postventa.
Eso sí, nada es exactamente perfecto y el big data también tiene sus problemas, problemas que las empresas tienen que tener en cuenta a la hora de lanzarse a usarlo y de convertirlo en una pieza clave.
De entrada, el primer gran problema es uno de escala. Para que el big data funcione, para que sea esa herramienta casi mágica que cambia todas las cosas, es muy necesario contar con una base de información amplia. Es decir, todo esto solo funciona si el big data es de verdad "big". Esto hace que las grandes empresas tengan una situación de partida mucho más favorable que las pequeñas. A más clientes y más actividad, más potenciales datos se pueden acumular.
Y, para continuar, el siguiente gran problema está vinculado a la información. A medida que los consumidores son más conscientes del poder de la información y del interés de las empresas por los datos, también son más sensibles a lo que ocurre con ellos. Cada vez son más reticentes a dejar sus datos personales al alcance de las marcas y eso puede lastrar la estrategia de big data.
